前段时间,「霉霉大秀中文」的视频在各个社交媒体走红,随后又出现了「郭德纲大秀英语」等类似视频。这些视频很多都出自一个名叫「HeyGen」的 AI 应用之手。
Whisper 是openai开源的一个通用的语音识别模型,同时支持把各种语言的音频翻译为成英文(音频->文本)。
OpenAI在开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper项目,且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。Whisper所提供的自动语音识与翻译任务,它们能将各种语言的语音变成文本,也能将这些文本翻译成英文。本项目主要的目的是为了对Whisper模型使用Lora进行微调,目前开源了好几个模型,具体可以在openai查看,下面列出了常用的几个模型。另外项目最后还对语音识别加速推理,使用了CTranslate2加速推理,提示一下,加速推理支持直接使用Whisper原模型转换,并不一定需要微调。
whisper的核心功能语音识别,对于大部分人来说,可以帮助我们更快捷的将会议、讲座、课堂录音整理成文字稿;对于影视爱好者,可以将无字幕的资源自动生成字幕,不用再苦苦等待各大字幕组的字幕资源;对于外语口语学习者,使用whisper翻译你的发音练习录音,可以很好的检验你的口语发音水平。 当然,各大云平台都提供语音识别服务,但是基本都是联网运行,个人隐私安全总是有隐患,而whisper完全不同,whisper完全在本地运行,无需联网,充分保障了个人隐私,且whisper识别准确率相当高。
作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 9月21日,OpenAI 发布了一个名为「Whisper 」的神经网络,声称其在英语语音识别方面已接近人类水平的鲁棒性和准确性。 「Whisper 」式一个自动语音识别(ASR)系统,研究团队通过使用从网络上收集的68万个小时多语音和多任务监督数据,来对其进行训练。 训练过程中研究团队发现,使用如此庞大且多样化的数据集可以提高对口音、背景噪音和技术语言的鲁棒性。 此前有不同研究表明,虽然无监督预训练可以显著提高音频编码器的质量,但由于缺乏同等高质量的预训练解码器,以及特定于
前文回溯,之前一篇:含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入),利用AI技术将文本合成语音,现在反过来,利用开源库Whisper再将语音转回文字,所谓闻其声而知雅意。
现在已经有很多非常不错的语音转文本的AI应用了,比如通义听悟、飞书妙记等。不过,对于大批量、多个文件夹的语音转文本,手工操作就比较麻烦了,还是有个程序自动化运行更方面。
对于从事影视剪辑的同学来说,能快速通过一个画面找到原片中出现的位置,将大大提升视频剪辑的效率
照样,我选择腾讯云香港,如果有要求再选择其他的地区,需求量不大的话装个1h2g就行 点我进入
目前,对于恶意流量的识别,基于机器学习的检测技术愈发成熟。然而在高吞吐量的网络中,它对于流量特征提取的效率低,检测精确度低,不能实现实时检测。且由于攻击者在流量中注入了噪声,导致包级特征和流级特征不再适用,因此传统的机器学习技术不再可行。
本文小编给大家推荐一款名为 insanely-fast-whisper 的音频转录工具,近期在 Github 上超级火🔥🔥🔥。
whisper是一个在线客服系统源码,采用thinkphp5+Gatewayworker编写,性能强悍。自己搭建,控制在自己,也无需为您的数据安全担心,您可以应用在任何的正规的网站,只需要添加一段简单的js代码,就可以使您的网站拥有在线客服功能。
FunASR 是一个基础的语音识别工具包,提供了多种功能,包括语音识别(ASR)、语音活动检测(VAD)、标点还原、语言模型、说话人验证、说话人分离和多讲者 ASR。该项目发布了大量学术和工业预训练模型,并通过 Model Zoo 和 huggingface 进行开源。其中代表性的 Paraformer-large 模型具有高准确性、高效率和便捷部署等优势,支持快速构建语音识别服务。同时提供方便的脚本和教程以及对预训练模型进行推理和微调的支持。
模型下载地址:https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp large-v1模型比较大,但是会更准确一些。我这边就用large系列模型好了,虽然显卡不咋地,但是跑这个还是够用了,根据限制自行选择模型,占用内存越大越准确。
Whisper 是由 OpenAI 开发的一种高效的语音识别(ASR)技术,旨在将人类的语音转换成文本。
这些项目包括 JavaScript 算法示例、系统编程语言 Rust、高性能的自动语音识别推理项目 Whisper.cpp 以及键盘工作者的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 Qwerty Learner。
机器之心报道 机器之心编辑部 现在,第三方可以通过 API 将对话模型 ChatGPT 和语音转文本模型 Whisper 集成到自己的应用程序和服务中了。 2022 年 11 月,OpenAI 上线 ChatGPT,自此以后,这个对话模型一路开挂。毫不夸张的说,与 ChatGPT 相关的话题应该算是继 AlphaGo 以来,最出圈的人工智能热点了,推出仅仅两个月,月活用户就破亿,成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。 ChatGPT 的出现,让大家觉得,AI 似乎终于能够和人正常交流了,虽然有时候会出错
音频 API 提供了两个语音转文本的端点,即转录和翻译,基于我们先进的开源大型-v2 Whisper 模型。它们可用于:
羿阁 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 逼近人类水平的语音识别系统来了? 没错,OpenAI新开源了一个名为「Whisper」的新语音识别系统,据称在英文语音识别方面拥有接近人类水平的鲁棒性和准确性! 不仅如此,对于不同口音、专业术语的识别效果也是杠杠的! 一经发布就在推特上收获4800+点赞,1000+转发。 网友们纷纷对它意料之外的强大功能表示惊讶。 不仅是英文,有人用法国诗人波德莱尔的《恶之花》进行了语音测试,得到的文本几乎与原文一致。 OpenAI联合创始人&首席科学家Ilya S
由于业务需要,我们需要提供一个语音输入功能,以便更方便用户的使用,所以我们需要提供语音转文本的功能,下面我们将讲解使用Whisper将语音转换文本,并且封装成WebApi提供web服务给前端调用。
关于Python装饰器,考点很多,这里在网上找到一个对Python装饰器解释的很详细的回答。因为是英语的,并且比较长,将通过两篇来进行翻译。原文链接如下:
MoneyPrinterPlus之前使用的是各种云厂商的语音识别服务来进行语音的视频和字幕的识别工作。
好吧,您只具备了解装饰器所需的所有信息。您会看到,装饰器是“包装器(wrappers)”,这意味着**它们使您可以在装饰函数之前和之后执行代码,**而无需修改函数本身的代码内容。
TL;DR: talkGPT4All 是一个在PC本地运行的基于talkGPT和GPT4All的语音聊天程序,通过OpenAI Whisper将输入语音转文本,再将输入文本传给GPT4All获取回答文本,最后利用发音程序将文本读出来,构建了完整的语音交互聊天过程。
整理 | 凌敏、核子可乐 开放 API 之后,开发人员可以将 ChatGPT 和 Whisper 模型集成到自己的应用程序和产品中。 1 OpenAI 宣布开放 ChatGPT 和 Whisper API 3 月 1 日,OpenAI 宣布正式推出面向商业用户的 ChatGPT 和 Whisper 语音转文字模型 API,开发人员可以通过 API 将 ChatGPT 和 Whisper 模型集成到自己的应用程序和服务中,并由此访问到最前沿的语言(不止于聊天)以及语音到文本功能。 据 OpenAI 介绍
talkGPT4All是基于GPT4All的一个语音聊天程序,运行在本地CPU上,支持Linux,Mac和Windows。它利用OpenAI的Whisper模型将用户输入的语音转换为文本,再调用GPT4All的语言模型得到回答文本,最后利用文本转语音(TTS)的程序将回答文本朗读出来。
通常,神经网络的推理代码是使用 Python 语言编写的。但相比于 Python,C/C++ 代码运行速度更快,编写过程更严谨,因此一些开发者尝试用 C/C++ 语言实现神经网络。
亲爱的小朋友们,大家好!欢迎来到有趣的语音识别大冒险!今天,我们将一起探索神奇的语音识别世界,就像是魔法一样,让机器能听懂我们说的话。
太平洋时间 11 月 8 日上午 6 点左右开始,ChatGPT 服务器宕机超过 90 分钟,用户访问会收到「ChatGPT 目前已满载(ChatGPT is at capacity right now)」的消息。
那么将 Whisper 与 Stable Diffusion 结合,可以直接完成语音生成图像的任务。用户可以语音输入一个短句,Whisper 会自动将语音转化为文本,接着,Stable Diffusion 会根据文本生成图像。
利用推理AI即服务的实时决策能力,我们将为您指导复杂的模型部署过程,以Gcore平台为路线图。
摘要:Python装饰器是Python中一个非常有趣的特性,可以利用Python装饰器对一个函数包装再包装,其实从效果上看有一点像AOP中的切面,也就是对函数调用进行拦截,那么通过Python装饰器可以做哪些有趣的事情,以及Python装饰器的原理是什么呢?继续看本文吧!
之前在文章监控即服务:用于微服务架构的模块化系统我写了关于微服务架构的模块化监控系统的组织。没有什么是静止的,我们的项目在不断增长,存储的指标列表也在增长。在这篇文章中,我将告诉您我们如何组织在高工作负载下的Graphite + Whisper到Graphite + ClickHouse的迁移,关于期望和迁移项目的结果。
AI 以迅速的发展,不仅仅在研究界带来了革新,在生活的方方面面也提供智能化,使我们更便利。在本篇内容中,ShowMeAI将介绍 OpenAI 的主要发展以及它们实际落地的 AI 产品应用。
以太坊的智能合约smart contract实现了分布式逻辑,以太坊的Swarm实现了分布式存储,以太坊的Whisper实现了分布式消息,Whisper将实现智能合约间的消息互通,届时可以实现功能更加复杂的DApp。 Swarm 区块链能很好地存储少量的数据。 如果你想要存储病历,销售合同或需要公开时间戳的大型文件该怎么办呢?在区块链中存储大块数据是昂贵并且不可扩展的。 Swarm 被用来解决这个问题。 Swarm 是一个去中心化的内容存储和分发服务。 您可以将它视为 CDN,但它并不是在一家公司的服务器上
谷歌的研究人员发布了 AudioPaLM,这是一个大语言模型(LLM),可以通过语音传输执行文本转语音(TTS)、自动语音识别(ASR)和语音到语音翻译(S2ST)。AudioPaLM 是基于 PaLM-2 LLM 的,在翻译基准测试上优于 OpenAI 的 Whisper。
请注意,本文编写于 186 天前,最后修改于 184 天前,其中某些信息可能已经过时。
---- 新智元报道 编辑:Aeneas 好困 【新智元导读】OpenAI又出逆天操作了,正式开放ChatGPT API,便宜了90%,开发者可以人手一个ChatGPT了。 ChatGPT爆火之后,各种「自制API」层出不穷,中间商们也一个个赚得盆满钵满。 这次,OpenAI终于下定决心——正式开放ChatGPT API! ChatGPT API地址:https://platform.openai.com/docs/guides/chat 现在,不要耗费数年,不要投资数十亿美元,企业、个人开发者
本教程将介绍如何使用 OpenAI 的 Whisper 和 GPT-4 模型开发一个自动会议纪要生成器。该应用的功能是转录会议音频、总结讨论的内容、提取要点和行动项目以及执行情绪分析。
OpenAIHttpClientHandler.cs,这个文件是用于修改SK的访问地址,默认的SK只支持OpenAI官方的地址并且不能进行修改!
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】近日,谷歌正式发布了支持100多个语种的20亿参数通用语音模型——USM,正式对标OpenAI的开源Whisper。 上周,OpenAI发布的ChatGPT API和Whisper API,刚刚引动了一场开发者的狂欢。 3月6日,谷歌就推出了一款对标的模型——USM。不仅可以支持100多种语言,而且参数量也达到了20个亿。 当然了,模型依然没有对外开放,「这很谷歌」! 简单来说,USM模型在涵盖1200万小时语音、280亿个句子和300种不同语言
ChatGPT爆火之后,各种「自制API」层出不穷,中间商们也一个个赚得盆满钵满。 这次,OpenAI终于下定决心——正式开放ChatGPT API! ChatGPT API地址:https://platform.openai.com/docs/guides/chat 现在,不要耗费数年,不要投资数十亿美元,企业、个人开发者就能使用ChatGPT这样的当红顶流模型了! 而且,每输出100万个单词,价格才2.7美元(约18元人民币),比之前的GPT-3.5,成本直接降低了90%。 这个操作可谓拳拳到肉,所以
YouTube博主Art from the Machine正式发布Mantella,能够让「上古卷轴5」中的NPC们复活的全新AI Mod。
任意选择保留单词之后,就可以「Cut Video」了。此处选择两处跳脱的台词。最终只花了不到十秒钟就完成了剪辑。
都听过 10x 工程师,一个人顶得过十个人。但是并不是每个人都是 10x 工程师,但是有些效率工具可能让你变成 2x、3x 的工程师。比如,这周火爆的 3D 游戏引擎 FlaxEngine 有着强大的脚本和即开即用的功能特性,极简只有 2.3 kb 的 JS 工具库 nuejs,还有网页版的 whisper-turbo 快速搞定你的语音问题。
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